在发表有关负面效应的论文之前很久，刚刚步入学术界的鲍迈斯特做了一件事，我们姑且称之为先期研究，研究样本是他自己。当时他在谈恋爱，他的女友大多数时候聪颖、迷人而体贴，但鲍迈斯特有时会把女友招惹到愤怒尖叫，弄得他又沮丧又困惑。他从没见过自己的父母对彼此提高调门，也没跟这么喜怒无常的人相处过。惹她发怒的可能只是他眼中不小心犯下的小错误，比如淋浴时把水滴到了浴室地板上，或者熨完衬衫忘记关熨斗。有一次她特别烦躁，居然把盘子扔到厨房墙上摔碎了。他知道自己有些地方做得不妥，也知道感情要下功夫打理，但这些冲突实在让他难以忍受。

不过，她事后会真诚悔过。她会道歉，接受批评，冷静地解释他为何惹她生气，下次该如何改进。听她说话时，他的疑虑会消散，眼中的她又焕发出光彩和魅力。他会回想起两人刚刚牵手的时光，想起发现灵魂伴侣的激动时刻，他知道自己仍然爱她。他们会积极地和解，彼此承诺将付出更多努力。她努力管理自己的暴脾气，他则努力去做更体贴的伴侣。美好的时光重现，但没过多久，情况又恶化了。他依照她建议的方式予以回应，给她帮忙，她却不屑地视之为耍手段，仍然会冲他发火，于是他下决心结束这段感情。但到了第二天早晨，他又重燃希望。

他知道，“坏”和“好”未必水火不容。两者可以在各自的天地里并存。他也知道，恋人按说要遵从自己的内心，但应该遵从哪一天的哪一颗心呢？在情绪低落的日子里，他迫切地想要自由，但也不想孤单一人。在他的原生家庭中，爱似乎更多是义务而不是快乐，因此，坠入爱河对他来说是颠覆世界观的惊喜发现。退出一段能带来强烈愉悦的感情是否太过鲁莽？如果说他在心理学课堂上学到了什么东西，那就是认识到人的思维太容易被情绪左右。他不相信自己的感觉，特别是当感觉在幸福与绝望之间剧烈摇摆时。他要想办法邀请理性思维来与他对话。

我们都知道这种纠结之感。当你在设法评价某种东西，可以是一段感情、一份工作、一份友情或者一个项目，你看到其中的优劣利弊，你想要坚持下去，履行承诺，但假如代价太大呢？直觉可能告诉你该放弃，但既然“坏”所造成的本能反应比“好”更强，你的直觉未必可靠。在情绪激动或面临困难的时刻，“坏”将产生更大的影响。要想适度权衡“坏”与“好”，就必须调动理性思维，也就是逻辑性强、运转较慢的那部分思维，心理学家丹尼尔·卡尼曼称之为“系统2”。从短期来看，“系统2”比跟随本能（卡尼曼所说的“系统1”，即直觉和情绪化的思维，可被“坏”的力量迅速左右）耗费的脑力更多，但从长远来看，这能够为你节省精力并避免痛苦。

年轻的鲍迈斯特在恋爱中不知所措，只好采用社会科学家常用的经典策略：收集数据。他设计了粗略的二元指标。每天晚上，他会回忆当天的情况，问自己在恋爱中是否愉快，并在笔记本上标注“是”或“不是”。他还划定了一些界限。他对自己说，如果到头来坏日子比好日子数量多，就可作为分手的明确理由。如果好日子与坏日子的比例达到4∶1，则可作为维持关系的理由。如果介于两者之间，喔，那就再观望一下。他知道，这些参数设定得有些武断，但他迫切需要理清头绪。

这样记了几个月之后，他发现比率仍然相当稳定——还是得不出清晰的结论。好日子与坏日子的比例为2∶1，介于他所设定的极值之间。怎么办呢？他可以看到好日子的数量明显多于坏日子，但他在坏日子里感觉更糟了。他做出了分手决定，这一决定是基于直觉而非数据。不过，其他科学家最终为他的决定以及他的研究方法提供了逻辑依据。

这些每天记录在笔记本上的信息让鲍迈斯特无意中构建了后来被称为“正向性比率”（positivity ratio）的概念。正向性比率指的是每发生一件坏事会相应发生多少件好事。这一简单的比率无法完全衡量爱情或人生的复杂性，但不失为帮助我们理解负面效应的宝贵工具。它能够让研究人员衡量“坏”的程度并判断“坏”的影响，它使治疗师和咨询师有了诊断问题和评估进展的方法。

而正向性比率最重要的意义或许是给了我们一种应对“坏”之威力的方法：运用理性思维来理解和克服那些让人虚弱的恐惧和焦虑，使它们不再束缚人生、扭曲决定和破坏感情。要想判断一个人、一对夫妻或一个群体的状况，要想克服负面偏差，你需要掌握一种方法来衡量正负两种因素，以确定两者的相对实力。你应该问：“坏”究竟有多坏？

“坏”的衡量方法

罗伯特·施瓦茨（Robert Schwartz）是最早研究正向性比率问题的研究者之一，他是一位临床心理学家，想知道像他这样的心理治疗师究竟能为患者提供多大的帮助。他想用一种更精确的标准衡量治疗进展，而不是仅仅使用“患者接受治疗后抑郁程度减轻”这种模糊的语言。在从20世纪80年代开始的几十年里，他对接受心理治疗者所报告的正面情绪和负面情绪的数量进行了比较。他发现，严重抑郁者的负面情绪往往是正面情绪的两倍，这一比率可以通过心理咨询和抗抑郁药物来改善。

处于另一极端的是90%的时间都抱有正面情绪的人，他们似乎与现实脱节到危险的地步，容易自负、躁狂和否定现实。生活中并不只有无休止的欢乐，健康的人会对“坏”做出反应，但不会太大。施瓦茨得出结论认为，正面情绪数量与负面情绪数量相等的人往往有“轻度失调”，平均而言，“功能正常”者正面情绪的数量为负面情绪的2.5倍左右。 ^[1] 达到“最佳功能”的患者的正面情绪平均为负面情绪的4倍多一点。这一切听起来可能只是纯理论，但能够帮助治疗师更加准确地衡量患者情绪，这是治疗抑郁症等疾病的重要步骤。

另一些研究者在毫无情趣地统计情侣相爱或不相爱的方式。一种简单的方法是统计夫妻做爱的次数和争吵的次数。这两个数字单独看都无法说明问题：一些幸福的伴侣几乎不争吵，也几乎不做爱，也有一些伴侣经常争吵，并通过做爱重归于好。但性爱与争吵的比率已成为预测婚姻前景的可靠指标。 ^[2]

有一种非常有效的方法是统计伴侣相处的方式。一项早期研究是由心理学家哈里斯·弗里德曼（Harris Friedman）于1971年开展的，该研究记录夫妻在玩一个要求相互配合的紧张游戏时对彼此说的正面语言和负面语言的数量。 他发现，游戏中正面评论与负面评论的比率同夫妻的婚姻满意度相关。心理学家约翰·戈特曼（John Gottman）在其他一些研究中发现，关系出现问题的伴侣之间的负面互动与正面互动数量相等，而注定会长期幸福相伴的伴侣之间的正面互动数量相当于负面互动的5倍。 ^[3]

事实证明，戈特曼比率（即5∶1）是一项可以衡量不同类型关系的有用指标。一些幸福的夫妻似乎没有什么浓情蜜意，但家庭美满，因为他们几乎从不争吵；还有一些成功的夫妻争吵次数较多，但会用热情和善意加以弥补。一些研究人员将这一比率通俗地称作“吵一次架做五次爱”原理。这种说法过于简单，因为除做爱之外，还有许多其他表达爱意的方式，但我们可以将其作为评价下述基本问题的便捷方式：“好”的分量是否远比“坏”的分量重？对夫妻而言，戈特曼比率是一个有参考价值的目标，虽然它并不意味着“坏”比“好”强4倍。婚姻咨询师建议选用5∶1这一比率，因为该比率远远超出婚姻维系的平衡点。

行为经济学家则一直使用一种简单方便的指标来研究正向性比率，这个指标就是美元。在半个多世纪前开展的实验中，研究人员很快便注意到，人有时会因渴望获利而非理性地下注——对赌场运营者来说，这一发现并不是什么新鲜事。但这些实验还表明，人在面临赔钱风险时甚至会更不理性。这种现象被丹尼尔·卡尼曼和阿莫斯·特沃斯基（Amos Tversky）称为“损失厌恶”。卡尼曼和特沃斯基在研究中发现，大多数人不愿对抛硬币等额投注。他们不愿在抛硬币上冒损失20美元的风险，除非有机会获得相当于损失金额两倍的钱，即40美元。这是为什么呢？卡尼曼和特沃斯基得出的结论是：“损失造成的影响比收益大。” ^[4]

但另一些研究人员在近期开展的研究中发现，这些下注者保持谨慎还有一个原因。这并不仅仅因为人们痛恨赔钱，还因为他们并不太相信抛硬币时正反面出现的概率是1∶1。他们的本能感觉是，如果自己选正面朝上，则硬币反面朝上的可能性更大。这种非理性的想法听起来离谱，但很常见，原因要归结于人们展望未来的方式。

如果给人们看内容完全相同、降水概率均为10%的伦敦和马德里的天气预报，人们通常会认为伦敦更有可能下雨。 ^[5] 这种判断没有任何数学意义，伦敦之所以显得更容易下雨，是因为与西班牙相比，我们更容易想象英国的雨天。一幅场景越熟悉，也就是说，我们看到或想象到的图景越多，就越觉得像真的。 ^[6] 这种错觉可能会扭曲人们对抛硬币的判断。追踪赌博者眼球运动的实验显示，赌博者更关注潜在损失而不是收益。 ^[7] 由于他们花更多时间考虑损失问题，他们便开始相信损失发生的可能性更大，于是拒绝等额投注。他们会要求赔率至少为2∶1，有时甚至要求更高，具体取决于投注金额和其他因素。经济学家理查德·塞勒（Richard Thaler）发现，如果增加感情投入，这一比率还会变得更高。

“四比一定律”

我们知道，要想抵消一件坏事的影响，需要有两到五件好事。如果这件事与钱有关，那么只需要两三件好事就足以抵消一件坏事的影响。这并不奇怪，因为在这种情况下，大脑更容易通过关注数字而非情绪来克服负面偏差。赔钱虽然痛苦，但你可以告诉自己，100美元的损失完全可以被100美元的盈利抵消。赌客一般会训练自己按照数学概率进行博弈，而不是依赖直觉。这一点并非人人都能做到，但在涉及金钱的实验中，一些人无疑能够相当理性地平衡损益。因此，在涉及金钱时，平均赔率约为2∶1。但在不涉及金钱的情况下，要进行准确比较就难多了。我们生活中发生的大多数好事和坏事并不会激起这种理性反应。我们之前提到，对患抑郁症或与配偶有矛盾的人而言，这一比率往往高于2∶1。追踪劳动者日间情绪的研究表明，挫折对情绪造成的冲击相当于积极事件的2~5倍。 ^[8] 情绪让我们变得不那么理性，因而更容易受“坏”的影响。

一些最常被援引的情绪衡量指标是由心理学家芭芭拉·弗雷德里克森（Barbara Fredrickson）提出的。 ^[9] 弗雷德里克森在密歇根大学任教时对学生进行过诊断性测试，根据测试结果，她把学生分为两类：“心盛”型和“心衰”型。“心盛”的学生对生活有强烈的目的感和控制感，能够接纳自我，与他人融洽相处；“心衰”的学生则面临更多的自我斗争，不像前者那样能够很好地融入社群。

在接下来的一个月里，两组学生每天记录自己的高潮和低谷。学生们每天晚上登录一个网站，为当天感知的不同情绪的强度评分。列表中既包括正面情绪，譬如愉悦、崇敬、快乐、同情、满足、感激和爱慕，也包括负面情绪，譬如愤怒、沮丧、尴尬、愧疚和恐惧。弗雷德里克森将所有日常报告汇总后发现，“心衰”的学生抱有的正面情绪比负面情绪多，但整体正向性比率仅为2∶1左右，而“心盛”的学生整体正向性比率略高于3∶1。

这项研究结果引起广泛关注，因为它指向了积极心理学带来的更广泛益处。弗雷德里克森等研究人员之前开展的一些实验室研究表明，施以正面刺激能让人更好地完成创造性任务。不夸张地说，这些参与者的视野变宽了，他们的目光投向更广阔的范围，而不是像受到负面刺激时那样仅关注眼前。弗雷德里克森建立了她所说的“扩展建构”（broaden and build）理论：正面情绪能够拓展人的视野，并构建有助于推动个人生活和事业健康向上的能力。该理论已成为积极心理学领域最有影响力的理论之一，这项基于学生日记的研究也为人们提供了衡量个人心理健康状况的真实证据和方法。 ^[10]

研究人员在衡量其他类型的正面效应和负面效应时也不断发现类似的正向性比率。其中最简单的一种衡量方式是统计好日子和坏日子的数量，这也是我们最喜欢的方式，鲍迈斯特在那段纠结的恋爱期间就是这样做的。一些研究人员的做法是让人们评价某一天过得好、过得坏还是过得普通。心理学家兰迪·拉森（Randy Larsen）便采用了这种方法，他在研究中追踪受试者每天的情绪状况，持续时间为1~3个月。 ^[11] 受试者不仅要指明自己体验了哪些正面和负面情绪，还要具体指出一天中最好和最糟的事件，并评价每一事件影响他们的强度。拉森把答案汇总起来，将每一天划分为“正面为主”或“负面为主”两大类。他发现，总体而言，一般人的好日子与坏日子之比为3∶1。

要想超出平均水平，每一个坏日子应至少对应4个好日子。我们认为“4∶1”是个有用的目标，这当然不仅仅是因为它恰好与年轻的鲍迈斯特统计自己恋爱中好日子和坏日子时选取的标准一致。自鲍迈斯特做出猜测以来，研究人员已多次发现，坏事的威力至少为好事的两倍，在涉及情绪和人际关系而非涉及金钱时，坏事的威力一般至少为好事的三倍。这就意味着，要使“好”压倒“坏”，正向性比率至少应达到3∶1，最好再略高一点。因此，我们建议读者参照“四比一定律”的指导原则，即：要抵消一件坏事，需要有四件好事。

这只是一项粗略的衡量标准。我们并没有妄称自己发现了光速或阿伏伽德罗常数这种放之四海而皆准的常量。这是一项经验法则，而不是自然法则。它并不适用于所有情况下的所有人，也不适用于每一种好事和坏事。一些形式的“坏”无比强大。如前文所述，“创伤”和“杀人犯”等少数负面词语并没有相反的正面词语与之对应。

但绝大多数负面词语都有反义词，因为我们会把大多数坏事与好事放在一起比较。通常情况下，我们的经历和感受好坏参半。我们通过掂量好与坏的分量进行自我评价并评估前景。“四比一定律”能够帮助你运用鲍迈斯特那种数日子的技巧来评价一段感情或一份工作。在典型的一周里，如果你从周一到周四，有四天都工作得很愉快，很可能就足以弥补周五的不愉快。当然，如果周五你被解雇了，四天的愉快也不足以给你太多慰藉，但这不算是典型的一周。这一定律仅在各种事件的量级相当时才有意义，比如工作中普通的成功与挫折或者家庭里的示爱与敌意。如果你和伴侣做爱的频率至少相当于吵架的4倍，你们的关系就相当健康。如果这一比率仅为2∶1或3∶1，你们的前景就不那么确定。如果比率仅为1∶1，那就不是良缘，而是麻烦。

当你启动自我完善计划，比如决心每天锻炼或者坚持健康饮食时，不妨把“四比一定律”作为目标。人们时常放弃年初下定的决心，因为他们设定的目标不切实际，一遇挫折就半途而废。节食者时常被营养学家所说的“管他呢”效应打败：既然我已经破戒吃了那杯冰激凌，那就干脆把一整盒都吃掉。所以，与其追求完美，一旦碰壁便万念俱灰，不如把目标定为在至少五分之四的时间里执行计划。对于戒烟（要想戒烟，通常必须遵循不讲情面的严厉政策）等一些任务而言，这一目标也许太宽松，但在大多数情况下，把好与坏的比率保持在4∶1或以上应该是有益的。

当你考虑自己的行为所产生的影响时，不妨把上述比率记在心上。如果你开会迟到了一次，下次早早赶到会场并不能挽回局面。如果你说了伤人的话，做了伤人的事，别指望能凭区区一次善意弥补。不论你要评价伴侣还是员工，都应该做好准备，以至少4次赞扬来补偿一次批评（后面我们会进一步讨论如何将批评与赞扬混合以及何时混合）。当然，这条规则不能总从字面上理解。不是说你应该送4次鲜花来补偿一次失礼行为，但一束鲜花恐怕确实无法弥补伤害。你不妨尝试一些其他形式的补偿。牢记这一比率能够帮助你应对感情、工作和生活中其他方面的错误。

“四比一定律”还可能作为评价一家公司或产品好坏的参考指标。不管是通过调查还是通过网上点评来评价，成功的企业所拥有的满意顾客与不满意顾客之比一般至少为3∶1。 ^[12] 点评网站Yelp上数百万家公司所获的正面评价（4星或5星）相当于负面评价（1星或2星）的三倍。 因此，如果你想超出平均水平，应将目标设为正向性比率至少达到4∶1，并应特别关注不开心的顾客（我们将在第七章中讨论）。

同样，任何负面报道都需要特别用心地处理。仅仅纠正错误是不够的，我们需要像巧克力公司吉百利旗下印度子公司2003年处理危机公关时那样，用海量的正面宣传盖过负面报道。 ^[13] 在正值巧克力销售旺季的10月（因为一年一度的印度教排灯节就在10月），孟买的一些消费者投诉称在吉百利巧克力棒里发现了虫子。印度政府宣布对吉百利旗下工厂展开调查，媒体上随即出现了大量新闻报道，导致吉百利销量骤降。调查排除了工厂的责任，发现问题在于零售商储存不当，而这些零售商与吉百利并无隶属关系，但吉百利高管意识到，这一个好消息无法克服负面报道的影响。

于是，吉百利启动了名为“信赖计划”的多方位攻势，以期抵消消费者心目中巧克力棒生虫的印象。该公司引入了垫有锡纸的“清洁、密封”巧克力包装，并为零售商提供了储藏巧克力的金属容器和冷柜。吉百利还大力宣传这些创新举措，为此召开新闻发布会，在印度全国巡回推介，发布视频和新闻稿，赞助电视儿童猜谜节目，并以11种语言在报纸上刊登广告。吉百利还斥巨资请影星阿米塔·巴强做电视广告，因为消费者调查显示，巴强是印度说话最可信的两个人之一（另一位是印度总理）。在广告中，巴强参观了吉百利的工厂，考察了新包装，并向他的孙女保证说糖果安全可靠。这种多管齐下的攻势最终压倒了负面舆论，使吉百利的销售止跌回升。这一套组合拳为世界各地的商学院学生提供了关于有效危机管理的案例研究素材。

讨论到现在，我们一直在检讨自己的负面偏差，强调应该花多大功夫关注自己的错误和问题。但“四比一定律”还有另一面，这是你在管理自己对外部问题所做反应时应牢记在心的有益教诲，记住：负面效应可能扭曲你的判断，而你可以克服大脑的非理性冲动。

迷信在很大程度上建立在负面效应之上。假如一只黑猫从你面前经过之后发生了几件好事，你恐怕根本不会注意，但只要发生一件坏事，就可能让你永远迷信黑猫会带来厄运。有一些迷信是正向的，比如相信马掌或兔脚会带来好运，但大多数是负面的，就好像大多数超自然传说都涉及恐怖事件。研究人员考察了世界各国的民间传说和神话，发现其中提及的邪恶神灵和恶魔比善良的神仙、天使和仙女教母多得多。 ^[14] 心理学家在实验室研究中发现，我们不仅更关注坏事件，而且更倾向于将坏事归结于外部力量。 ^[15] 如果一支棒球队连续多个赛季表现出色，人们会将其归功于球队的实力，但如果球队接连失利，球迷们则会以“贝比·鲁斯魔咒”（Curse of the Bambino） 或“山羊魔咒”（Curse of the Billy Goat） 等理由来解释，比如波士顿红袜和芝加哥小熊等球队的连败便被归咎于这些魔咒。

即使不召唤超自然力，我们也会为孤立的坏事件赋予太多力量，但我们可以通过牢记“四比一定律”来抵消这种力量。当你因受到冒犯或批评而感到崩溃时，不妨提醒自己，这种感觉可能是由负面偏差所致，与你的能力高低无关。不要一味关注社交媒体上的刻薄评论，不妨往上翻，重读四条好评。当你对一个让你失望的朋友生气时，不妨迫使自己回忆一下这位朋友以往有哪些行为符合你的期望。

评判外部群体应当慎之又慎。当今的政治极端化事件在很大程度上是因为某些孤立的行为被反对者拿来做文章，进而煽动起民众的愤慨。在你根据一篇有关一名移民的恐怖袭击报道下任何结论之前，不妨想想你每天打交道的其他四位移民。在你将共和党人视为种族主义者，或者将民主党人视为马克思主义者之前，不妨想想你家人中的共和党党员或民主党党员。在你对当天的新闻感到绝望之前，请记住，记者和政治家都顶不住以偏概全的诱惑。他们时常把罕见的事件描述为通例，而不去考察全貌。他们会关注一起耸人听闻的谋杀案，却无视多数社区比以往更安全的大趋势。 他们会把一家工厂倒闭当成美国产业滑坡的征兆，并以此为借口呼吁采取贸易保护措施；而事实却是，美国的制造业产值已经持续增长了好几十年（这一趋势大多数美国人都不了解）。

我们无法推翻“四比一定律”，因为一件坏事让我们产生的本能反应比好几件好事还要大，但我们没有必要凭这些直觉来做长远判断。不管是应对个人挫折还是思考世界局势，都不要把一星半点的不对劲诠释为在劫难逃的征兆。不管新闻报道以多么悲惨的事件为主线，在大多数日子里，好事与坏事的比例都远大于4∶1。这就是为什么世界上大多数人的生活处境在改善。也正因为如此，当你情绪失控，对坏事反应过度时，往往会把情况弄得更糟。

贪恋安全的瘾君子

在各种形式的成瘾现象中，代价最高昂却最不受重视的是对安全的瘾。我们一心关注坏事，不断地回忆它们、想象它们、避免它们，以至让恐惧操纵我们的生活，变得谨小慎微。我们一心想避免一个显而易见的危险，结果忽略了更多不易察觉的陷阱。于是，我们会错过个人生活中获得幸福和成功的机会，我们会为追求安全而采取适得其反的公共政策。

不妨思考一下美国公众和政府应对2001年9月11日劫机事件的方式。直到那天早晨，遭遇劫机时的最佳策略还是让劫机者控制飞机，因为人们假定劫机者希望飞机安全降落，而不是与其他所有人同归于尽。这种大错特错的假设造成了一个漏洞，使劫机者得以让三架飞机撞向目标建筑。但第四架飞机未能得逞，因为劫机者被乘客制服了，这些乘客得知了早些时候的袭击事件，并迅速意识到必须用新的方式应对这种伎俩，也就是不要让劫机者操纵飞机。

从那一刻起，恐怖分子就无法再指望这种劫机策略能够奏效了。即使乘客不愿干预，飞行员也只须把驾驶室锁上，不理会劫机者的要求即可。9月11日那天的好消息是，这种针对航空业的恐怖主义威胁已经成为过去时。

但坏消息造成的恐惧主宰了每个人的判断。由于害怕再度发生劫机事件，当局出台了一项要求所有航班停飞两天的禁令，从而让恐怖分子取得了又一个宣传上的胜利，并对经济造成比恐怖袭击本身更大的干扰。航班恢复后，乘客被禁止携带指甲刀和剪刀登机，就好像有谁能用这些东西再劫持一架飞机似的。美国国会急于保护飞机旅客，创建了一个名为“美国运输安全局”的臃肿官僚机构来筛查乘客，该机构日后因低效和无能而臭名昭著，在此后的10年里挥霍了逾500亿美元。 ^[16] 运输安全局被倍感失望的旅客称作“Thousands Standing Around”（几千个闲人），在探查旅行箱内炸弹等真正威胁的能力测试中屡屡失手。 ^[17] 该机构的愚蠢行径从一开始就被航空安全专家清清楚楚地看在眼里，专家们警告国会，中央集权的官僚机构在打击恐怖主义方面远不如以色列等国家使用的非中央集权机构效率高。 ^[18]

但在“9·11”事件之后，美国国会恐慌到无法采取理性行动，美国人也是一样。第二年，数百万美国人避免乘坐飞机旅行，而是选择开车前往目的地，进而造成被戏称为“9·11第二幕”的现象。由于开车比乘飞机风险高，据估计，这种不坐飞机转而开汽车的趋势导致交通事故死亡人数增加了1 600人。 ^[19]

即使在风险比劫机低得多的情况下，即使对那些本应做出明智决定的人而言，安全成瘾也是一大问题。任何高尔夫球手都知道，在球洞中击入一个小鸟球（击球杆数比标准杆数少一杆）完全可以弥补在另一球洞中击入柏忌球（击球杆数比标准杆数多一杆）的遗憾。但在比赛中，就连最出色的职业球手也表现得好像他们不信这个道理似的。他们认为避免柏忌球比打出小鸟球更为重要。老虎伍兹曾解释说：“我从不希望某一杆失手，考虑到一杆失手与打出小鸟球之间的心理差异，我认为打平标准杆更重要。” ^[20] 但经济学家德温·波普（Devin Pope）和莫里斯·施魏策尔（Maurice Schweitzer）在分析老虎伍兹等职业球手数百万次推球数据之后发现，由于球手屈从于“坏”的力量，结果只能得到较差的分数，赢得较少的奖金。

当这些职业球手有机会打小鸟球时，他们会采用与标准杆不同的方式推球。但他们不是尽力推球入洞，而是会减弱击球力度，使球有更大可能停在快到球洞的地方，确保自己之后能轻松打出平标准杆，而不去冒推球过远的风险，免得到头来需要多推两杆，打出可怕的柏忌球。这种策略确实能够帮助球手避免柏忌球，但更多时候是导致他们与小鸟球失之交臂。因此，与以精准力度推小鸟球的情况相比，球手到联赛结束时的杆数一般会多出一杆。经济学家估计，这种对柏忌球的恐惧导致顶尖职业球手在整个赛季平均损失逾60万美元奖金。 ^[21]

美国职业橄榄球教练是更加极端的安全成瘾者。他们不断研究成绩数据，从中寻找一切微弱的优势，寻找一切能够提高得分、证明他们对得起数百万美元薪水的战术。但当他们面对四档短码数抉择时，还是会一次又一次地犯下相同的低级错误。在第四档进攻时，他们可能只需要推进一两码 就能保住球权，却习惯性地选择弃踢，把球踢给对方，以使自己的场上位置能推进四十码左右。

在过去那种得分较低的时代，这种取舍是有价值的，当时防守占主导地位，球队很难向前推进。但在今天的橄榄球赛中，保持这种传统没有任何意义，因为以传球驱动的进攻占主导地位，球队可以迅速推进。分析人士在研究美国国家橄榄球联盟数千场比赛的数据之后屡屡得出结论：在四档短码数的情况下弃踢是不明智的策略，除非球队被困在己方阵地深处，因为争取保住球权并继续得分更有价值，而改善防守位置的价值要小得多。 ^[22]

网络杂志《石板》（ Slate ）的“周二早晨四分卫”专栏作家格雷格·伊斯特布鲁克（Gregg Easterbrook）通过计算得出，如果一支普通的国家橄榄球联盟球队能够抓住更多四档强攻机会，每一赛季将多赢得一场比赛——这通常可以决定球队是进季后赛还是被淘汰。他建议球队在四档短码数的情况下强攻，除非球队处于己方的二十码线之内。 ^[23] 《纽约时报》Upshot栏目的数据分析人员认为，当一支球队只需要推进一码时，只要位置处在己方八码线之外，都应该去争取。 ^[24] 上述建议听起来可能有些鲁莽，但在这些四档短码数的情况下，球队的胜算概率很大：成功与失败的比率有望达到2∶1。

但如前文所述，2∶1的比率通常不足以克服负面偏差。教练知道，如果强攻成功，他能获得些许赞誉，但强攻多半不会成为令人反复回味的精彩片段。如果强攻失败，对手继续得分，则会产生严重影响。体育评论员会谴责他鲁莽，并警告说这种“失势”可能成为比赛的转折点。如果球队最终在一场势均力敌的比赛中落败，第四档强攻尝试的失败将被斥为输球的主要原因，并在之后的电视节目中无休止地回放。

因此，只有勇敢的教练才会采用这种聪明的打法，只有比尔·贝里奇克（Bill Belichick）那种敢于打破常规、不怕丢掉工作的教练才敢这样做。贝里奇克是新英格兰爱国者队的教练，以在超级碗总决赛中战绩辉煌和善用战略而著称。但就连贝里奇克也只是偶尔尝试四档短码数强攻，而且当尝试失败时，他的声望并不能使他免遭体育评论员和球迷的谴责。 其他一些教练在看过统计数据后表示，他们打算在第四档进攻时承担更多风险，但当这一时刻到来时却很难付诸实施。

教练会告诉自己这样做胜算概率较大，但他的脑海中会回放以往赛事的片段，使他更容易想象失败场景而非成功场景。因此，和那些抛硬币实验一样，教练的直觉高估了失败的可能性。即使教练在比赛开始时下定决心采用符合统计规律的明智战术，等那一刻到来时，他也会变得犹豫不决。他会为追求稳妥找借口，告诉自己统计数据不适用于当下情形，因为另一支球队的防守太强，或者他的一名锋线队员受伤了，抑或他的跑卫状态不佳。于是他会忽略统计数据，决定弃踢，然后松一口气。不管怎样，没有人会责备他行事谨慎。“坏”的力量已经占据上风。

不过，有一位橄榄球教练想出了克服问题的办法，他的策略在球场之外的领域也一样富有价值。

勇往直前

当我们问橄榄球教练凯文·凯利（Kevin Kelley）是如何做到从不弃踢时，他给出的第一个解释是他的阅读习惯。 他读橄榄球方面的专业书籍的时间还不如读心理学和行为经济学专业书籍的时间多。他熟知损失厌恶原理。

他意识到，“坏”的力量会让所有人失去理性，包括他自己。在他跟我们说话之前，他刚刚试图把充电线插到手机上，第一次插的时候，他把充电线插倒了。他说：“感觉好像每次都会插倒，我知道插对与插错的概率肯定是一半对一半，但我总觉得自己90%的时间都会插错。我们居然总是想得这么消极，真让人吃惊。”

为在工作中克服这种偏差，凯利训练自己转换角度思考。这并非易事，但凯利在成为阿肯色州小石城普拉斯基学院的教练之后认定必须要这样做。他要把这支高中校队从弱队改造成有实力的竞争者，可是，他得同规模更大、有更多人才的学校展开竞争，这一劣势根本无法消除。但他认为自己具有超越竞争对手的心理优势：“只要我认准自己做的事情是对的，我就完全不在乎别人怎么说。”他愿意尝试一些非传统的东西，即使这些东西会招致批评和嘲笑。

凯利在赛季开始之前研究了橄榄球赛的统计数据，并强迫自己将注意力聚焦于一支球队选择强攻第四档时可能发生的好事。他的这种策略已在心理学家开展的一些抛硬币实验中得到检验。如前文所述，人们之所以在抛硬币时非理性地低估押注成功的概率，原因之一在于他们花了更多时间考虑损失的可能，而不是获利的希望。当研究人员敦促人们花同样多的时间思考获利的可能时，他们在随后的投注中会变得更加理性。凯利通过思考坚持四档强攻会拿到多少额外得分，也达到了同样的效果。从道理上说，好处是显而易见的，但凯利知道，比赛期间他很容易受到本能的恐惧影响，从而选择弃踢。

他解释说：“我想尽可能把决定放在比赛之前做，那会儿情绪还没有战胜理智。如果只看眼前，在第四档进攻时采取稳妥战术是有意义的。如果失败了，球迷不会发狂，你也不需要面对媒体的质问。但你需要放眼全局，从长远来看得分。”

于是，凯利给自己制定了一条简单的规则：不能弃踢。他的规则只允许在几种非常具体的情况下破例，比如在上半场仅剩最后几秒，球队接近己方得分线，以及即使获得新的第一档进攻机会也没时间得分的情况下。在凯利执教的第一个赛季，球队平均每场比赛弃踢一次，随后他收紧了规则，从那以后，球队每个赛季平均仅弃踢一次。他不仅仅在四档短码数的情况下强攻，即使是在四档三十码，距己方得分线只有一码的情况下，他也遵循自己的不弃踢规则。

现实生活比橄榄球复杂得多，但剥夺自己的决定权（按规则行事）这一技巧在球场外也经常奏效。与其跟着当下的感觉走，不如事先制定一条规则。一条简单的规则（如果我处于x情况，我会做y）便能帮助你避免安全成瘾以及其他因未能考虑大局而导致的有悖初衷的行为。这是防御负面偏差的一种手段，是一项能够让理性思维据以对抗非理性冲动的规则。

和橄榄球教练一样，我们几乎总被明确的短期收益左右，而不去考虑不确定的长期收益。这就是为什么拖延症患者会把时间用在上网冲浪上，而不是去做下个月即将到期的项目。这就是为什么吸烟者和酗酒者选择眼前的快乐，而不是未来的健康。要想戒除任何瘾，不论是安全瘾还是坏习惯，都要遵循规则，而不是跟随直觉。

如果你的处境让你难以遵守规则，你可以放弃自己的决定权，选择听从别人的指导。在一项研究损失厌恶的赌博实验中，当受试者被问到其他人应该如何投注时，他们做出了比本人投注时更明智的决定。 ^[25] 局外人不怕输掉自己的钱，所以在胜算概率较大时，他们更愿意投注，并且愿意下更高的赌注。

这是一项重要的发现，因为它表明，负面偏差并不会同等地影响所有决定。受负面偏差影响较大的是那些对我们自身更重要的事情，比如保全和保护自我（应该还有恋人、伴侣以及其他家庭成员）。但如果是像赌博实验中的受试者那样做事关他人的决定，大脑就不那么容易受到影响。

因此，当你要做潜在代价高昂的决定时，不管决定属于何种类型，你都可以咨询那些了解风险，但个人利益又不会受损的人，譬如同事、朋友或顾问，以避免安全瘾的干扰。例如，股票市场投资者最常犯的一种错误是，因不愿承担损失而持有下跌股太长时间。这是经济学家所说的沉没成本谬误的一种变体。当个人或公司因不想白白损失投入项目的时间和资金而拒绝放弃一个注定失败的项目时，便会发生这种谬误。这时最好是止损，但止损决定极其痛苦，通常要等到一个站在不同视角且无个人利害关系的局外人出现，他们才能下定决心止损。

在凯利克服安全瘾，遵循建立在专业分析之上的规则之后，他发现统计学家其实低估了这种策略的好处。一如预测，他的球员经常在四档短码数时强攻成功，但他们也经常在四档长码数时进攻并取得成功，从而使进攻得分能够绰绰有余地弥补进攻失败时丢掉的分。但这还不是全部。一项额外的好处是每周的训练方式：他们不再需要练习弃踢，这样一来每天就多出25分钟训练时间，可以练习其他技巧。另一项好处是为整场比赛增添了灵活性。当传统进攻方面临三档长码数时，防守方可以后退，专注于阻止传球而不是跑动，因为防守方知道进攻方只剩下最后一次机会。防守凯利的球队则困难得多。这支球队可以在第三档进攻时尽情使用任何策略，可以短传，也可以长传，可以短距离跑动，也可以长距离跑动，因为球队知道，自己在第四档还有一次机会。

球队还得益于一种意料之外的心理效应。教练爱用“士气因素”解释为何不听从统计学家的意见。“士气因素”一直是他们在第四档进攻时选择稳妥战术的标准借口之一：如果球队冒险失败，球员会感到气馁，表现也会受到影响。这种说法听起来似乎有道理，坏事确实会对情绪造成不成比例的影响，但凯利的球队并未受到这种影响。球队的表现并未在失败后出现恶化。凯利对数据进行了分析，以判断第四档强攻战略的影响，结果发现心理影响只会发生在另一支球队身上。

如果防守方未能阻止普拉斯基学院队的四档强攻，它会突然变得更容易犯错误，并在接下来的某个回合中丧失之前赢得的长码数。凯利的球员能够很好地应对第四档进攻时的挫折，因为他教会他们放眼全局，但另一支球队却不知所措，因为他们只盯着一次失败。凯利不仅让自己的球员克服了负面偏差，而且利用“坏”的力量震慑了对手。

在这些优势的共同作用之下，阿肯色州诞生了一支新的强队。当传统高中校队的进攻方拿到球时，会在约三分之一的时间里达阵或射门得分。凯利则会在四分之三的时间里得分，平均每场比赛得50分左右，而且几乎全部是达阵得分，因为他的策略禁止在任何情况下射门。其他教练在第四档进攻且靠近对手方得分线时会选择通过射门得3分的稳妥方案，而不是冒险争取能得6分的达阵得分。但凯利不会妥协，除非射门的胜算远大于达阵，而这种情况一个赛季大约只出现一次。在其余时间里，不论他的球员在球场上哪个位置，也不论球队还需要推进多少码，他都会努力争取，并且大获成功。

在凯利执教之前的30年里，普拉斯基学院队只有两次打入阿肯色州锦标赛的半决赛，而且两次都输了，而在凯利执教的16个赛季中，球队13次进入半决赛，7次赢得州冠军。这一记录为他赢得了全美国的认可，荣获《今日美国》报颁发的年度全美橄榄球教练奖； ^[26] 他还应邀在全国各地演讲，阐述他的激进策略。

然而，他仍然没能改变其他教练的想法。在理性的世界里，他的记录足以激励一批模仿者，但安全成瘾是非理性的。他说：“教练们会听我讲，说我分析的概率是对的，然后他们会解释为什么这对他们的球队不起作用，为什么他们承担不起丢掉工作的风险。”他还表示：“这种损失厌恶一直延伸到大学。我试过在大学里找一份教练工作，甚至是在那些你认为没什么可输的学校，因为他们的球队从来没赢过，但主管体育的人担心，如果他们聘用我，而我的办法不奏效，那他们可能会失业。”

唯一被他改变的是老家那些曾在他的球队第四档进攻失败时向他发出嘘声的球迷。在他的第一个赛季，有太多人对他的策略抱有敌意，以至在一次少有的弃踢时，球迷们竟疯狂欢呼起来。但球迷现在已经看到了长期效果。他的总体正向性比率（192胜27负）远远高于4∶1，就连顽固坚守传统的人也被说服了。凯利说：“如果现在有人发出嘘声，看台上的人会转过身来大喊，‘嘘什么嘘，笨蛋！我们一直用这种办法赢球’。”

这是抑制“坏”的力量的一种策略：用“好”压倒“坏”。突出积极因素的技巧有很多种，稍后我们会讨论这些技巧。但我们首先将重点介绍一种效率较高的策略：消除负面影响。由于存在“四比一定律”，从坏事着手能大大增加你的优势。

[1] R. M. Schwartz, C. F. Reynolds III, M. E. Thase, E. Frank, and A. L. Fasiczka, “Optimal and Normal Affect Balance in Psychotherapy of Major Depression: Evaluation of the Balanced States of Mind Model,” Behavioural and Cognitive Psychotherapy 30 (2002): 439—50.

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[10] 不幸的是，另一位学者从弗雷德里克森的日记研究中得出了荒谬的极端结果。心理学家马西尔·洛萨达(Marcial Losada)用取自流体动力学方程的复杂数学模型分析了日记数据。他计算出的比率为2.9013，据称这是达到“心盛”所需的正面情绪与负面情绪的最小比率。他的论文于2005年发表在一家知名期刊上，其中的数学运算大多数心理学家都看不懂，但研究结果引人注目；参见B. L. Fredrickson and M. F. Losada, “Positive Affect and the Complex Dynamics of Human Flourishing,” American Psychologist 60 (2005): 678—86。2.9013的正向性比率被称为“洛萨达线”（Losada Line），一度被学者们毕恭毕敬地援引，但后来其他研究者得出结论认为，这一比率根本就是建立在武断假设和初等数学错误之上的无稽之谈；参见N. J. L. Brown, A. D. Sokal, and H. L. Friedman,“The Complex Dynamics of Wishful Thinking: The Critical Positivity Ratio,” American Psychologist 68 (2013): 801—13。对于这一造成毁灭性打击的批评，洛萨达未予回应，而弗雷德里克森承认复杂的数学分析存在漏洞。结果《美国心理学家》杂志正式撤回了这篇论文中涉及洛萨达计算的部分，同时保留了弗雷德里克森的贡献。这个小插曲虽然尴尬（怎么会有那么多社会心理学家被扯淡的数学运算打倒？），但如弗雷德里克森在2013年的回应中所述，它无损弗雷德里克森实地研究的价值，也无损使用基本计算方法来比较好事件和坏事件影响的许多其他研究的价值；参见B. L. Fredrickson,“Updated Thinking on Positivity Ratios,” American Psychologist 68 (2013): 814—22。

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[23] G. Easterbrook, The Game’s Not Over (New York: Public Affairs, 2015), 173—82.

[24] “4th Down: When to Go for It and Why,” New York Times , September 4, 2014, https://www.nytimes.com/2014/09/05/upshot/4th-down-when-to-go-for-it-and-why.html.

[25] E. Polman,“Self-Other Decision Making and Loss Aversion,” Organizational Behavior and Human Decision Processes 119 (2012): 141—50.

[26] J. Halley, “All-USA Football Coach of the Year: Kevin Kelley, Pulaski Academy (Ark.),” USA Today , December 20, 2016. 1fnTNefw8MHlxNmWi+zOMiPKXwB3H/XPJN6SK6H/DLNfxBfYSa+DszRW9yHhfa5V